Health care utilization by persons with chronic back problems in Canada from 2001 to 2016: A population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Methods: The NIS database was reviewed from 2005 to 2013.Patients undergoing elective lumbar fusion surgery via an anterior approach were identified by ICD-9 code.Indications specific to the lumbar spine, such as lumbar degenerative disc disease, herniated disc, stenosis, or radiculopathy were also identified by their respective ICD-9 codes.Demographics and Charlson Comorbidity Index (CCI) were assessed.Frequencies of complications including PE, DVT, infection, cardiac, hematoma, durotomy, and mortality were also analyzed.Statistical analysis involved T tests, χ 2 analysis, and binary logistic regression with p<0.001 denoting significance.Results: We identified 27,912 patients which represented an estimated 137,928 of weighted patients hospitalized for primary anterior lumbar spine fusion.Patients undergoing anterior lumbar fusion had a mean age of 55.4 (SDÆ14.3)with 55.3% female patients.The majority of patients were white (82.2%), privately insured (50.4%), had a median household income of $48,000-62,999 (27.1%) and had a CCI score of 0.44 (SDÆ0.8).The majority of procedures were performed in the South region (39.5%), in non-teaching hospitals (54.5%), in hospitals that were private or not-for-profit(70.4%).Bone morphogenic protein (BMP) was used in 43.4% of cases.The most common complication was durotomy (1.2%) followed by cardiac complications and hematoma (0.7%) with the least common being PE (0.1%).The mortality rate was 0.2% for this procedure.Conclusion: This study provides valuable data on the patient demographics and complications of ALIF across the United States.ALIF has a low complication and mortality rate.We expect, with the advancements in instrumentation, success rate of fusions, and an aging population, that anterior fusion will continue to see an increase in utilization by spine surgeons across the country.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».